myia-ai-01 · Oct 10, 2026 · Oct 7, 2026 · Oct 7, 2026 · Oct 7, 2026 · Oct 7, 2026
diff --git a/scripts/hashlife/README.md b/scripts/hashlife/README.md
@@ -0,0 +1,77 @@
+# hashlife -- instrumentation K_trajectory & Wolframe
+
+Instrumentation pour mesurer la **complexite de trajectoire** (compression LZ fenetree) sur des automates cellulaires 2-D (Game of Life) et 1-D (regles elementaires de Wolframe).
+
+## Modules
+
+| Fichier | Role |
+|---------|------|
+| `k_trajectory.py` | CLI principal -- modes `measure`, `verify-corpus`, `bounds`, `wolfram`, `wolfram-4classes` |
+| `wolfram_cross_classes_results.json` | Verbatim mesure 4 classes Wolframe (pli 4 c.110) |
+| `wolfram_results.json` | Verbatim mesure Rule 30 / Rule 110 (pli 3 c.109) |
+| `k_trajectory_results.json` | Mesure 2-D Game of Life (pli 1 c.103) |
+| `WOLFRAM-VERDICT.md` | Falsifiable verdict R30 / R110 (pli 3 c.109) |
+| `WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md` | Falsifiable verdict 4 classes (pli 4 c.110) |
+| `tests/` | Pytests (12 tests pli 4 + pli 3) |
+
+## Modes CLI
+
+| Mode | Mesure | Usage |
+|------|--------|-------|
+| `measure` | K_trajectory 2-D (Game of Life) sur seeds aleatoires | `python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode measure --n-cells 32 --n-steps 16` |
+| `verify-corpus` | Verification reproductibilite d'un corpus de trajectoires | `python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode verify-corpus --corpus <path>` |
+| `bounds` | Bornes theoriques (LZ vs entropie brute) | `python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode bounds --n-cells 64` |
+| `wolfram` | K_trajectory sur Rule 30 / Rule 110 (1-D) | `python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram --rule 30 --n-cells 64 --n-steps 64` |
+| `wolfram-4classes` | K_trajectory sur les 4 classes canoniques Wolframe (R0/R4/R30/R110) | `python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes --n-cells 64` |
+
+## Reproduction
+
+```bash
+# PYTHONPATH necessaire pour ict.wolfram_step (pli 2 PR #19793)
+export PYTHONPATH=MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series
+
+# Mesure 4 classes Wolframe (pli 4)
+python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes --n-cells 64
+
+# Sortie JSON
+python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes --n-cells 64 \
+    --json-out scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json
+
+# Tests pytest
+python -m pytest scripts/hashlife/tests/ -v
+```
+
+## Resultats notables
+
+### Pli 1 (c.103) -- K_trajectory 2-D Game of Life
+- 12 seeds aleatoires, n_cells=32, n_steps=16.
+- Verdict : **DISCRIMINANT** -- K_trajectory distingue seed `soupe` (K eleve) vs seed `structure` (K collapse).
+
+### Pli 3 (c.109) -- K_trajectory Rule 30 / Rule 110
+- Mesure initiale a `n_cells = 64` : R30 (chaos) et R110 (Turing-complet) rendaient le **meme** ratio (0.510) -- un artefact de cadrage zlib (`K(W=64) = 523 = 512 + 11`, identique pour les deux regles), pas un resultat sur les regles.
+- Hors saturation (`n_cells = 1024`) : R30 (frac 1.001, incompressible) et R110 (frac 0.429, compressible) **se separent**, dans le sens **inverse** de l'hypothese. Verdict : `WOLFRAM-CROSS-DIMENSION-REFUTED`. Cf. [WOLFRAM-VERDICT.md](WOLFRAM-VERDICT.md).
+
+### Pli 4 (c.110) -- K_trajectory 4 classes Wolframe
+
+Mesure canonique `n_cells = 1024` (hors saturation) :
+
+| Regle | Classe | Ratio K(W=64)/K(W=1) | Verdict |
+|-------|--------|----------------------|---------|
+| 0     | I (uniforme) | 0.053 | CLASS-I-CONFIRMED (COLLAPSED) |
+| 4     | II (periodique) | 0.023 | CLASS-II-CONFIRMED (COLLAPSED) |
+| 30    | III (chaotique) | 0.922 | CLASS-III-CONFIRMED (WEAK-COLLAPSE) |
+| 110   | IV (Turing-complet) | 0.571 | CLASS-IV-REFUTED (COLLAPSED alors qu'on attend entropie partielle) |
+
+- Verdict final : `WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE` (1/4 contredisent -- faux negatif sur entropie).
+- **Correction du 2026-10-09** : la mesure initiale a `n_cells = 64` publiait le **meme** ratio (0.510) pour R30 et R110 et un verdict « 2/4 contredisent » — un artefact de cadrage zlib (`K(W=64) = 523 = 512 + 11`, identique pour les deux regles). L'instrument declare desormais `WOLFRAM-SATURATED` sous `n_cells < 512`. Hors saturation, R30 et R110 se separent (0.922 vs 0.571).
+- Conclusion : K_trajectory **separe** chaos et structure en 1-D des que la mesure sort du cadrage, mais ne mesure pas la **Turing-completude** (R110 est compressible parce que regulier). Instrument adequate pour discriminer *soupe vs programme* en 2-D.
+
+## Origine
+
+Suite Origami (EPIC #19742) -- plis 1 a 4 de l'instrumentation Hashlife / K_trajectory :
+- **Pli 1** (c.103-c.104) : instrument K_trajectory 2-D, DELIVERED.
+- **Pli 2** (c.108) : organe `ict.wolfram_step` (PR #19793 OPEN).
+- **Pli 3** (c.109) : instrument 1-D Rule 30 / Rule 110 (PR #19815 OPEN).
+- **Pli 4** (c.110) : extension 4 classes Wolframe (PR a ouvrir).
+
+Suite prevue : pli 5 (hypergraphes), pli 6 (multiway), pli 7 (Kolmogorov structure function).
diff --git a/scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md b/scripts/hashlife/WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES.md
@@ -0,0 +1,109 @@
+# WOLFRAM-VERDICT-CROSS-CLASSES — mesure falsifiable K_trajectory sur 4 classes
+
+**Suite directe** : [WOLFRAM-VERDICT.md](WOLFRAM-VERDICT.md) (pli 3, c.109) couvre Rule 30 + Rule 110. Ce document pli 4 etend a 4 classes.
+
+**Correction du 2026-10-09** : le verdict initial (`WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE`, « 2/4 contredisent ») etait mesure a `n_cells = 64`, **sous le plancher de cadrage zlib**. Hors saturation, R30 et R110 se separent et la contradiction tombe a 1/4.
+
+## Perimetre
+
+Mesure `K_trajectory` (compression LZ fenetree, instrument `scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes`) sur les 4 classes canoniques de Wolframe (Wolfram 2002 ch. 2-3, Cook 2004) :
+
+| Regle | Classe | Comportement attendu                                          |
+|-------|--------|---------------------------------------------------------------|
+| 0     | I      | Uniforme (constance, K tend vers 0)                           |
+| 4     | II     | Periodique (periode courte, K collapse rapidement)            |
+| 30    | III    | Chaotique (entropie non triviale, K ne collapse pas completement) |
+| 110   | IV     | Turing-complet (auto-entretien, K ne collapse pas)            |
+
+## La zone saturee a n_cells = 64
+
+A `n_cells = 64`, chaque fenetre packee reste sous le plancher de cadrage zlib : `K(W=1) = 1026` et `K(W=64) = 523 = 512 + 11` sont **identiques pour R30 et R110**, et le ratio publie (0.510) est le meme pour les deux. L'instrument n'y mesure pas le contenu des regles, mais son propre cadrage.
+
+Le tell est direct : R30 (chaotique) et R110 (Turing-complet) ne peuvent pas avoir la meme trajectoire LZ-compressee a l'octet pres. L'egalite est une signature d'instrument, pas un resultat.
+
+L'instrument declare desormais `WOLFRAM-SATURATED` sous `n_cells < 512` (`WOLFRAM_MIN_N_CELLS`) : dans cette zone, aucune classification — confirmation comme refutation — n'est concluante.
+
+## Mesure hors saturation (n_cells = 1024, n_steps = 1024, seed = 33)
+
+Mesure canonique, `wolfram_cross_classes_results.json` committe :
+
+| Regle | Classe | K(W=1) | K(W=64) | Ratio | Verdict attendu | Verdict observe |
+|-------|--------|--------|---------|-------|-----------------|-----------------|
+| 0     | I      | 709    | 37      | 0.053 | COLLAPSED       | CLASS-I-CONFIRMED |
+| 4     | II     | 1024   | 24      | 0.023 | COLLAPSED       | CLASS-II-CONFIRMED |
+| 30    | III    | 1026   | 946     | 0.922 | WEAK-COLLAPSE / ENTREPRENED | CLASS-III-CONFIRMED (WEAK-COLLAPSE) |
+| 110   | IV     | 1026   | 585     | 0.571 | WEAK-COLLAPSE / ENTREPRENED | CLASS-IV-REFUTED (COLLAPSED) |
+
+**Verdict final cross-classes** : `WOLFRAM-4CLASSES-III/IV-INVERSE (1/4 contredisent -- faux negatif sur entropie)`.
+
+Controle a `n_cells = 64` (zone saturee) : `WOLFRAM-4CLASSES-SATURATED (4/4 classes sous le plancher de cadrage zlib)`.
+
+## Resultats falsifiables
+
+### 1. Classes I et II : confirmees a toutes les echelles
+- **R0 (uniforme)** : ratio 0.030 a n=64, 0.053 a n=1024. LZ capture la constance.
+- **R4 (periodique)** : ratio 0.027 a n=64, 0.023 a n=1024. LZ capture la periode courte.
+
+### 2. La separation III / IV apparait hors saturation
+- A n=64, R30 et R110 rendent le **meme** ratio (0.510) : non-discrimination.
+- A n=1024, R30 rend **0.922** (WEAK-COLLAPSE) et R110 **0.571** (COLLAPSED) : les deux regles se separent, de 0.35 de ratio.
+
+### 3. Ce que la separation signifie — et ne signifie pas
+R110 est **plus compressible** que R30. Sa trajectoire est **reguliere** (fond periodique, gliders) ; LZ la capture partiellement. La Turing-completude de R110 ne se manifeste pas dans l'incompressibilite d'une trajectoire particuliere : elle vit dans la diversite des configurations accessibles.
+
+La classification « IV doit avoir une entropie partielle » reste donc refutee pour R110 — mais c'est l'**hypothese** qui est refutee, pas l'instrument qui echoue a mesurer. La version precedente lisait ce meme fait comme un « faux negatif », ce qui supposait acquise la these (Turing-complet => incompressible) que la mesure contredit.
+
+### 4. Une seule classe contredit encore
+Le verdict passe de « 2/4 contredisent » (n=64, sature) a « 1/4 contredisent » (n=1024). La contradiction residuelle porte sur R110 et sur la direction attendue, non sur une incapacite de l'instrument.
+
+## Interet epistemologique
+
+Le resultat central du pli 4, corrige, est double :
+
+1. **L'instrument discrimine** chaos et structure des que la mesure sort du cadrage : R30 et R110 ne sont plus confondus.
+2. **Discriminer la structure n'est pas mesurer la Turing-completude.** LZ fenetre mesure la **redondance locale** d'une trajectoire. Un automate regulier non universel produirait le meme profil. Pour approcher la Turing-completude elle-meme, l'instrument doit viser le **programme**, pas la trajectoire :
+   - **Kolmogorov structure function** (Vereshchagin & Vitanyi) — pli 7, instrumentee (#19826).
+   - **Block decomposition** (Zenil et al.) — pli 8, instrumentee (#19836).
+   - **SAT-based minimal program** — mesure directe de Kolmogorov.
+
+## Sources
+
+- Wolfram, S. (2002). *A New Kind of Science*. Wolfram Media. Ch. 2-3 (classifications), ch. 6 (Rule 30), ch. 7 (Rule 110).
+- Cook, M. (2004). *Universality in Elementary Cellular Automata*. Complex Systems 15(1): 1-40. (Turing-completude de Rule 110).
+- Vereshchagin, N. & Vitanyi, P. (2004). *Kolmogorov structure functions and model selection*. IEEE Trans. Info. Theory 50(12): 3265-3290.
+- Li, M. & Vitanyi, P. (2019). *An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications*. Springer. 4th ed. Ch. 6-7 (LZ et K).
+
+## Reproduction
+
+```bash
+# PYTHONPATH necessaire pour ict.wolfram_step (pli 2 PR #19793)
+export PYTHONPATH=MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series
+
+# Zone saturee (verdict WOLFRAM-4CLASSES-SATURATED attendu)
+python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes --n-cells 64
+
+# Mesure canonique (JSON committe)
+python scripts/hashlife/k_trajectory.py --mode wolfram-4classes --n-cells 1024 \
+    --json-out scripts/hashlife/wolfram_cross_classes_results.json
+
+python -m pytest scripts/hashlife/tests/ -v
+```
+
+## Limites
+
+- **n_cells = 1024** : la mesure est hors du plancher de cadrage, mais le cout croit avec `n x 2^W`. Un comptage de facteurs LZ76 remplacerait zlib sans changer la nature du resultat.
+- **Seed = 33 unique** : pas de multi-seed. La robustesse de l'ecart R30/R110 (0.922 vs 0.571) a la densite initiale reste a mesurer — c'est precisement l'objet du pli 9 (#19847).
+- **Seuil 0.7 non recalibre** : la frontiere COLLAPSED / WEAK-COLLAPSE a ete calee sur des mesures 2-D. Sa valeur n'est pas remise en cause par cette correction, mais elle n'a pas ete re-derivee pour le 1-D a n grand.
+- **zlib comme approximateur de K** : borne superieure atteignable, sensible au build (~3 % mesure entre postes).
+
+## Suite Origami (pli 5+)
+
+- **Pli 5** : regles de reecriture d'hypergraphes sur les graphes de lakes Lean (programme = regle ; trajectoire = derivation). Le discriminant est temporel (O(n) vs O(log n)).
+- **Pli 6** : extraction du graphe multiway d'un lake Lean (`game_theory_lean/CooperativeGames/`), mesure de la profondeur et largeur de branchement.
+- **Pli 7+** : instruments non-locaux de complexite de regle (KSF, block decomposition, SAT-based minimal program).
+
+## Conclusion
+
+Mesure hors saturation, K_trajectory **separe** Rule 30 (0.922, faible collapse) de Rule 110 (0.571, collapse) et confirme les classes I et II. Le verdict « III/IV indistinguables » etait un artefact de cadrage a `n_cells = 64`.
+
+Ce que l'instrument ne fait toujours pas : mesurer la **Turing-completude**. Il detecte la **regularite** d'une trajectoire — ce qui suffit a separer chaos et structure, mais pas a distinguer un automate universel d'un automate regulier non universel. Le discriminant de la Turing-completude doit viser le programme, non la trajectoire.